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Enregistrement W2493579668 · doi:10.4018/978-1-4666-9634-1.ch015

Learning in the Digital Age with Meaning Equivalence Reusable Learning Objects (MERLO)

2015· book-chapter· en· W2493579668 sur OpenAlexaff
Masha Etkind, Ron S. Kenett, Uri Shafrir

Notice bibliographique

RevueAdvances in educational technologies and instructional design book series · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeaning (existential)Cognitive sciencePsychologyReciprocity (cultural anthropology)ComprehensionCognitionDigital learningSemioticsEducational psychologyCognitive psychologyComputer scienceMathematics educationEpistemologySocial psychologyPedagogyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this chapter we describe a novel pedagogy for conceptual thinking and peer cooperation with Meaning Equivalence Reusable Learning Objects (MERLO) that enhances higher-order thinking; deepen comprehension of conceptual content; and improves learning outcomes. The evolution of this instructional methodology follows insights from four recent developments: analysis of patterns of content and structure of labeled patterns in human experience, that led to the emergence of concept science; development of digital cyber-infrastructure of networked information; research in neuroscience and brain imaging, showing that exposure of learners to multi-semiotic inductive problems enhance cognitive control of inter-hemispheric attentional processing in the lateral brain, and increase higher-order thinking; research in evolutionary dynamics on peer cooperation and indirect reciprocity, that document the motivational effect of knowledge of being observed, a psychological imperative that motivate individuals to cooperate and to contribute to the common good.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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